df_1['label'] = 1 # df_1['入网时长（月）'] = data_to_month(df_1, cfg_dict) # df_0 = pd.read_pickle('sample/easy_sample_neg_std.pickle') # df_0 = pd.read_pickle('sample/easy_sample_neg.pickle') df_0 = pd.DataFrame() for root, dirs, files in os.walk('sample/tmp_zq_yf_easy_sample_neg/'): files = [f for f in files if not f[0] == '.'] for file in files: print('read from => %s%s' % (root, file)) tmp = pd.read_csv('sample/tmp_zq_yf_easy_sample_neg/' + file, header=None, encoding='utf-8') df_0 = df_0.append(tmp) df_0.columns = ['号码', '用户状态', '用户星级', '入网时长（月）', '是否历史投诉用户', '是否黑名单&免打扰', '证件性别', '证件年龄', '是否集团网用户', '是否校园用户', '是否双卡槽终端

这段代码是用来加载另一个数据集 df_0 的代码。

首先，代码给 df_1 数据框添加了一个名为 'label' 的列，并将所有行的值都设置为 1。这可能是为了标记 df_1 中的样本为正例。

接着，代码创建了一个空的数据框 df_0。

然后，通过 os.walk 函数遍历指定目录下的文件，获取文件列表。在遍历过程中，排除以点开头的隐藏文件。

对于每个文件，代码使用 pd.read_csv 函数读取文件内容，并将其追加到 df_0 数据框中。

最后，代码给 df_0 数据框添加列名，列名为 ['号码', '用户状态', '用户星级', '入网时长（月）', '是否历史投诉用户', '是否黑名单&免打扰', '证件性别', '证件年龄', '是否集团网用户', '是否校园用户', ...]。

这段代码的作用是加载另一个数据集 df_0，并为其添加列名。根据代码中的注释，df_0 数据集可能包含了负例样本。

相关问题

df_daily = pd.read_csv('ff1.csv') 怎么使用

df_daily = pd.read_csv('ff1.csv') 是一个使用pandas库中的read_csv函数来读取名为'ff1.csv'的CSV文件，并将其存储为一个DataFrame对象df_daily的代码。

使用这段代码，你可以将一个CSV文件加载到一个DataFrame对象中，以便进行数据分析和处理。以下是一些常见的用法和操作：

1. 读取CSV文件：
df_daily = pd.read_csv('ff1.csv')

2. 查看DataFrame的前几行：
df_daily.head()

3. 查看DataFrame的整体信息：
df_daily.info()

4. 查看DataFrame的列名：
df_daily.columns

5. 访问特定列的数据：
df_daily['column_name']

6. 进行数据筛选和过滤：
filtered_data = df_daily[df_daily['column_name'] > 10]

7. 对DataFrame进行排序：
sorted_data = df_daily.sort_values(by='column_name', ascending=False)

8. 对DataFrame进行统计计算：
mean_value = df_daily['column_name'].mean()
max_value = df_daily['column_name'].max()
min_value = df_daily['column_name'].min()

9. 对DataFrame进行数据可视化：
df_daily['column_name'].plot(kind='line')

如何使用循环输出df_A_0 = df_normalized_data[kms.labels_ == 0] df_A_1 = df_normalized_data[kms.labels_ == 1] df_A_2 = df_normalized_data[kms.labels_ == 2] df_A_3 = df_normalized_data[kms.labels_ == 3] df_A_4 = df_normalized_data

可以使用循环语句来遍历每一个聚类标签，然后根据标签提取出对应的数据，示例如下：

for i in range(5):
    df_A = df_normalized_data[kms.labels_ == i]
    print(f"df_A_{i}:")
    print(df_A)

这个示例中使用 for 循环遍历了 5 个标签，每次提取对应标签的数据并赋值给 df_A，然后输出 df_A 的名称以及对应的数据。这样可以自动化地输出每一类的数据，避免了手动重复编写代码的麻烦。